基于ETL技术在ODS系统中的应用

当今,越来越多的企业正在构建ODS运营数据仓储系统来满足其战略决策需要。利用ETL工具可以对异构数据源中的业务数据抽取和转换,并将其装载到ODS中,为基于企业统一数据之上的决策分析应用提供高质量的数据。因此,搭建一个高效的ETL平台,在整个ODS系统中具有非常重要的意义。     

如何利用Oracle表分区技术建设ODS平台

该单位目前要在业务系统和数据仓库之间建立一个ODS数据交换平台。此ODS数据平台用于存放从各个业务系统直接抽取出来的数据,这些数据从数据结构、数据之间的逻辑关系上都与原业务系统基本保持一致,在ODS数据平台中利用SCHEME方式进行区分。到目前为止,我单位的业务数据已运行多年,基本信息数据、历史归档数据庞大。如何规划一个设计合理、运行安全、查询快捷、性能高效的ODS数据交换平台就显得尤其重要。该文详细论述了如何利用oracle的表空间、表分区、子分区技术并结合我单位目前业务数据的特点来建立一个高效、安全、稳定的ODS数据交换平台。     

基于广域网和异构环境的ODS数据更新策略

为满足信息处理的多层次需求，为企业日常决策分析者提供即时准确的全局数据视图，出现了DB-ODS-DW 3层体系结构，其中ODS承担了承上启下的重要作用。该文就ODS中的关键技术——数据更新策略进行了深入的研究，在对比分析了ODS传统数据更新策略的基础上，提出了一种基于网络和异构环境下的ODS数据更新策略，利用XML技术实现了异构数据库环境下变化数据的更新，以及变化数据文件的高效传输，并在实际应用中获得了理想的效果。     

一种基于Java的ODS与Excel数据交换方法

Microsoft Excel文档是ODS(Operational Data Store,操作型数据仓)的重要数据来源,同时ODS中的数据也需要按照Excel文件格式输出,而Excel的专有文件格式使其与ODS进行数据交换时存在一定困难.在分析Excel文件结构和Jakarta POI-HSSF (Poor Obfuscation Implementation ＆ Horrible Spread Sheet Format)功能基础上,详细描述了基于Java的Excel文档与ODS之间进行数据交换的方法,并介绍了实际实现过程中应注意的事项.     

基于ODS技术的数据集成和更新策略

随着企业中面向全局的联机事务处理和即时分析处理的应用不断增多,作为这类应用的一个解决方案--数据集成技术,得到了很大的发展.文中以某大学校园信息化建设中数据集成过程为例,通过介绍基于操作数据存储(ODS)技术的企业数据集成方法,提出针对上述特定应用的解决方案,并在此基础上讨论集成数据的更新策略.在实际项目实施中,使用该数据集成方案达到了项目预期的目的,很好地满足了实际应用中对数据的一致性、实时性和高效性的需求.     

基于ODS技术的数据集成和更新策略

随着企业中面向全局的联机事务处理和即时分析处理的应用不断增多,作为这类应用的一个解决方案———数据集成技术,得到了很大的发展。文中以某大学校园信息化建设中数据集成过程为例,通过介绍基于操作数据存储(ODS)技术的企业数据集成方法,提出针对上述特定应用的解决方案,并在此基础上讨论集成数据的更新策略。在实际项目实施中,使用该数据集成方案达到了项目预期的目的,很好地满足了实际应用中对数据的一致性、实时性和高效性的需求。     

利用ODS实现大型企业的数据集中

通过对操作数据存储结构(ODS)的介绍和分析,提出通过发挥ODS与运行系统结合比较紧密的特点,帮助大型企业解决原有的各运行系统缺乏综合性的问题,并在此基础上实现企业级的数据集中。另外还结合中国人寿保险公司数据集中项目的实例,探讨了这种技术手段的有效性和可操作性。     

一种修改表数据的简单方法

一般情况下,我们通常使用查询分析器来操作表数据.本文介绍了一种利用企业管理器修改表数据的方法.     

基于数据仓库的主动实时决策支持系统的实现

通过引入ODS保障了决策所需数据的实时性,重点研究ODS中数据的实时更新策略,并研究分析规则在主动决策中的应用.在此基础上提出一种具有主动实时决策能力的决策支持系统结构.     

管道泄漏监测的传感器网络中数据存取算法实现

针对管道泄漏和管网突发性的爆管,将自适应数据存取设计应用于管道流量泄漏监测中,数据存取是指生产者将感知数据按照策略存放在特定的位置上,消费者将查询请求按照对应策略路由到数据存放位置获得感兴趣的数据.首先依据生产者和消费者关系建模"一对一"、"多对一"、"多对多"模型来对存取代价进行分析.其次确定数据存放位置的自适应全局最优贪婪算法ODS和局部最优近似算法NDS以及最优数据传输模式.最后ODS和NDS通过自适应调整来减少数据存取能量消耗.实验表明NDS不仅节省能耗,而且在70%的情况下达到与ODS相同的效果.     

基于ODS的数据订阅及其更新策略

随着信息技术的不断进步,企业对信息的需求在不断增大,由于职能部门繁多和不同历史条件的限制等原因,各个业务部门会根据各自信息的特点选择不同的数据库系统,如何实现这些业务系统之间数据的共享成了当前研究的课题。针对上述特定的应用,文中介绍了一种基于操作数据存储(ODS)技术的数据订阅,介绍了数据订阅的功能结构和流程。并在此基础上讨论了数据订阅的更新策略。在实际项目实施中,使用数据订阅方案达到了项目预期的目的,很好地满足了实际应用中对数据的一致性、实时性和高效性的需求。     

开放数据共享(ODS)模型在电信NGOSS建设中的研究与实现

ODS是NGOSS提出的建立共享信息模型的通用框架，ODS分别从商业和系统两个视点描述了共享信息模型。ODS模型的建立使电信的OSS／BSS系统数据不再孤立，各个子系统能够实时的共享数据，而且保证了共享数据的一致性。本文对ODS棱心模型进行了分析和研究，提出了一种在NGOSS系统建设中简单的共享数据信息实现方法。     

搭建EXCEL数据“桥”表对物流数据处理浅析

数量庞大的中小型物流企业一般很少用专业的ERP系统或物流信息系统进行物流信息管理,而普遍运用EXCEL进行数据记录和统计汇总。运用EXCEL进行信息管理速度慢、重复操作的弊端难以满足企业对信息管理的需要。针对这种情况,文章提出通过搭建多个数据关联的EXCEL工作表作为"桥"的方式,快速实现小型物流企业的信息化管理。     

TPS SCADA系统中基于电能分析的数据仓库模型设计

主要是针对TPSSCADA系统的特点和不足,并结合高速铁路牵引供电的发展要求,研究了TPSSCADA系统中基于电能分析的数据仓库模型的设计。详细阐述了数据仓库的构建过程,说明了数据仓库技术如何将TPSSCADA系统中的操作型数据转换为分析型数据,从而为充分利用TPSSCADA系统调度中心保存下来的大量数据筑下基础。对这些数据进行数据挖掘分析,能够为高速铁路牵引供电系统的安全和经济运行分析提供指导意见。     

ODS系统的应用与设计

业务数据商店(ODS)是基于数据仓库的决策支持技术的另一表现形式,它弥补了数据仓库对即时分析处理应用的不足。文章分析了数据库、ODS、数据仓库三者的技术特点,对面向应用的ODS分类结构以及在应用中所要注意的问题进行了阐述,并对业务数据商店系统设计的关键技术进行了研究。     

基于ODS的数据订阅及其更新策略

随着信息技术的不断进步，企业对信息的需求在不断增大，由于职能部门繁多和不同历史条件的限制等原因，各个业务部门会根据各自信息的特点选择不同的数据库系统，如何实现这些业务系统之间数据的共享成了当前研究的课题。针对上述特定的应用，文中介绍了一种基于操作数据存储（ODS）技术的数据订阅，介绍了数据订阅的功能结构和流程。并在此基础上讨论了数据订阅的更新策略。在实际项目实施中，使用数据订阅方案达到了项目预期的目的，很好地满足了实际应用中对数据的一致性、实时性和高效性的需求。     

一种工业分布式实时数据库系统的设计与实现

为了满足企业中大型联合控制系统(如千万吨炼油和百万吨乙烯ODS系统、大型SCADA系统核心数据库、大型电力信息系统SIS等大型应用)对实时数据和历史数据查询的点数规模需求,设计了一种分布式实时数据库系统。该系统通过分布式通讯平台,确保了多台实时数据服务器可以分布式部署在各种复杂的网络环境;基于哈希表的数据点分配,确保了实时数据库运行时能快速转换数据点的逻辑位置到物理位置;分布式文件存储系统确保了实时数据库系统可以连续保存多年的工艺数据,而不必担心数据存储的可靠性、存储空间耗尽等问题。     

实时数据仓库体系架构的研究

传统数据仓库由ODS(Operational Data Store)、数据仓库、数据集市和BI工具组成.实时数据仓库扩展了传统数据仓库的适用范围,能给企业提供关于日常战术操作的技术支持.该文讨论了实时数据仓库的几种体系实现,并同传统数据仓库体系进行了比较和分析.通过对需求、技术、性能等方面的分析,提出了比较可行的实时数据仓库体系结构.     

企业人事管理信息系统的设计与实现

当今随着企业规模迅速扩大与快速发展,企业对其人事资源管理,员工信息数据的更新、查询与维护,因庞大的数据量需要较高的维护要求,传统的二维表格已不能满足快捷、实时地查询所需数据信息,且对数据访问权限和安全没有可靠的解决方案,为此为企业设计一套人事管理信息系统已成为日趋重要的任务。本文主要设计了为人事管理的数据库系统,采用ORACLE11G数据库。系统基于客户端/服务器（C/S)体系架构,利用RDBMS建立关系表,存储相关人事数据信息,并创建管理访问数据的用户,为其分配相应的角色和权限。     

无线传感器网络中自适应数据存取

数据存取,也称信息中介,是指生产者(传感器节点)将产生的感知数据按照某种策略存放在特定的位置上,而消费者(基站、用户、传感器节点)将查询请求按照对应策略路由到数据存放位置获得感兴趣的数据.利用数据速率和地理位置信息来减少网状拓扑结构传感器网络中数据存取的代价.首先,依据生产者和消费者的关系建模为"一对一"(一个生产者,一个消费者)、"多对一"(多个生产者,一个消费者)、"多对多"(多个生产者,多个消费者)3种模型来对存取代价进行分析.其次,基于上述模型,提出利用数据速率和地理位置来确定数据存放位置的自适应全局最优贪婪算法ODS(optimal data storage)和局部最优近似算法NDS(near-optimal data storage)以及最优数据传输模式.最后,ODS和NDS都依据数据速率、生产者和消费者地理位置、网络拓扑来决定存放位置,并且通过自适应地调整来减少数据存取能量消耗.实验结果表明:NDS不仅能够节省能耗,而且在70%的情况下达到与ODS相同的效果.